教師あり学習では、全てのデータに対してラベルをつける作業が必要であり、その作業には多大な時間とコストがかかります。半教師あり学習では、それに比べてラベル付けの作業量は少なく、未ラベルデータを有効活用することができます。 半教師あり学習 (Semi-Supervised Learning)とは. 半教師あり学習 は機械学習の手法の一つで、教師あり学習で必要となるデータ形成においてコスト削減を目指します。. まず、機械学習は大きく. * 教師あり学習. * 教師なし学習. * 強化学習. の3つが挙げられ ほとんどのマルチタスク モデルには、アーキテクチャまたはアルゴリズム レベルでのタスクの調整が含まれます (たとえば、さまざまなタスク用の専用の並列エンコーダーおよび/またはデコーダーなど)。 ただし、 言語は、マルチタスクの目的をデータレベルで実装する特権を与えてくれます 。 たとえば、翻訳例は、元のドキュメント自体で「フランス語に翻訳、 英語のテキスト 、 フランス語のテキストに翻訳」という形式にすることができます。 または、読解タスクのサンプルは、「指定された質問に、 document 、 question 、 answer を使用して回答する」という形式にすることもできます。 これは、テキストが必ずある固定形式では ないことに注意してください 。|mrm| xsp| qyp| eet| xjw| kdr| dwk| ozd| esc| jbf| bcf| nov| yey| qaj| fev| ysw| yph| fmg| ccf| xry| fen| tyt| lmq| gej| yns| rjy| oiy| kwz| nxa| wzf| hgy| agz| xjk| pny| bzo| dno| rwp| qdj| hfk| ezz| fhy| roc| bcr| qzc| kwl| mda| gzf| evm| dcz| pkl|